2025 年性能改进¶

重要

性能改进通常针对特定的查询模式或工作负载。这些改进可能会对特定工作负载产生实质性影响，也可能不会。

2025 年推出了以下性能改进。

发布时间	描述	影响
2025 年 5 月	改进了包含顶级 QUALIFY 子句和 RANK 或 ROW_NUMBER 排名窗口函数的动态表刷新的性能，特别是当排名值为 1 时。	使用 `QUALIFY RANK() = 1` 或 `ROW_NUMBER = 1` 现在更快地刷新动态表，从而提高了常见重复数据删除和前 N 个用例的性能。
2025 年 5 月	增强了矢量化扫描程序的可用性，从而提高了性能	以前，矢量化扫描程序只能在特定 `ON_ERROR` 设置（`ABORT_STATEMENT` 或 `SKIP_FILE`）下使用。此限制已被移除。现在，您可以使用任何 `ON_ERROR` 选项启用矢量化扫描程序，包括 `CONTINUE`、`SKIP_FILE_num` 和 `'SKIP_FILE_num%'`。这一变化使性能增强的矢量化扫描程序可以在更多情况下使用。因此，您可能会看到更快的数据处理。
2025 年 4 月	将 Query Acceleration Service (QAS) 的覆盖范围扩大到更多查询。	改进了 QAS 用于确定查询是否会受益于加速的启发式方法。因此，有更多查询符合通过 QAS 加速的条件。
2025 年 3 月	改进复制刷新操作期间的文件批处理。	复制刷新作业最多可复制 8 GB 数据，方差更小，可预测性更高。
2025 年 3 月	使用左外部联接提高增量刷新模式的动态表的性能。	为包含一个或多个左外部联接的动态表提供更快的增量刷新性能。性能提升可能会非常显著，具体取决于工作负载。
2025 年 3 月	自适应地优化针对 Apache Iceberg™ 表执行的查询的计算和 I/O 资源。	改善高并发场景下的 Apache Iceberg™ 查询性能和内存效率。
2025 年 2 月	任务可以计划为每 10 秒运行一次。	减少计划任务执行之间所需的时间。